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基于CT影像組學(xué)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)可切除性食管鱗癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移和無(wú)病生存期

發(fā)布時(shí)間:2020-07-05 00:36
【摘要】:研究目的探討CT影像組學(xué)在預(yù)測(cè)可切除性食管鱗癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移和無(wú)病生存期(Disease-Free Survival,DFS)的潛在價(jià)值,為臨床醫(yī)師術(shù)前篩選出淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移及復(fù)發(fā)高風(fēng)險(xiǎn)人群提供佐證,從而輔助臨床醫(yī)師制定個(gè)體化的治療方案。材料與方法在第一部分預(yù)測(cè)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的研究中,回顧性收集食管鱗癌患者230例(訓(xùn)練集154例,驗(yàn)證集76例)。使用開(kāi)源軟件3D-Slicer手動(dòng)分割腫瘤體積,基于Python 3.6.2軟件中的PyRadiomics工具箱提取影像組學(xué)特征,每位病人共提取特征1576個(gè)。套索(Lasso)回歸方法用于篩選關(guān)鍵特征及構(gòu)建影像組學(xué)標(biāo)簽。采用多因素Logistic回歸分析篩選出與淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移相關(guān)的危險(xiǎn)因素,用于構(gòu)建影像組學(xué)列線圖,并評(píng)估列線圖的辨別度、校準(zhǔn)度、再分類能力及臨床實(shí)用價(jià)值。在第二部分預(yù)測(cè)DFS的研究中,共納入病例124例,其中訓(xùn)練樣本83例,驗(yàn)證樣本41例。基于訓(xùn)練樣本,通過(guò)Lasso-cox算法篩選出關(guān)鍵影像組學(xué)特征,用于構(gòu)建影像組學(xué)分類器。采用多因素Cox回歸篩選出與DFS相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)因素,用于構(gòu)建影像組學(xué)列線圖。對(duì)列線圖的辨別度及校準(zhǔn)度進(jìn)行評(píng)估與驗(yàn)證。所有的統(tǒng)計(jì)分析均使用R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),P0.05被認(rèn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)果在第一部分預(yù)測(cè)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的研究中,篩選出5個(gè)關(guān)鍵特征用于構(gòu)建影像組學(xué)標(biāo)簽。在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中,影像組學(xué)標(biāo)簽均是食管鱗癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移獨(dú)立的危險(xiǎn)因子(p均0.05)。包含影像組學(xué)標(biāo)簽和大小標(biāo)準(zhǔn)的列線圖在預(yù)測(cè)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移方面的辨別度顯著高于大小標(biāo)準(zhǔn)(AUC:0.773 vs 0.586,p=0.005)。Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗(yàn)提示列線圖預(yù)測(cè)的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移結(jié)果與實(shí)際情況具有較好的吻合度(P0.05)。影像組學(xué)標(biāo)簽可以顯著改善大小標(biāo)準(zhǔn)的再分類能力(IDI:17.3%,p0.001;分類NRI:52.3%,p0.001)。決策曲線分析亦支持影像組學(xué)列線圖優(yōu)于大小標(biāo)準(zhǔn)。在第二部分預(yù)測(cè)DFS的研究中,由6個(gè)關(guān)鍵特征建立的影像組學(xué)分類器是預(yù)測(cè)DFS獨(dú)立的風(fēng)險(xiǎn)因子(HR=2.854,p=0.004)。影像組學(xué)分類器在訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本中C-index分別為0.822,0.795。聯(lián)合影像組學(xué)分類器和病理分期構(gòu)建的列線圖具有較高辨別度(C-index:訓(xùn)練樣本,0.791;驗(yàn)證樣本,0.699),校準(zhǔn)曲線分析顯示影像組學(xué)列線圖預(yù)測(cè)的DFS與實(shí)際DFS具有較好的一致性。結(jié)論影像組學(xué)列線圖能術(shù)前個(gè)體化預(yù)測(cè)食管鱗癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移,且其預(yù)測(cè)效能顯著高于大小標(biāo)準(zhǔn)。影像組學(xué)分類器是預(yù)測(cè)可切除性食管鱗癌DFS的獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)因素,它具有較高的辨別度,能為病人術(shù)前危險(xiǎn)分層及個(gè)體化治療方案的制定提供輔助信息。
【學(xué)位授予單位】:南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:R735.1;R730.44
【圖文】:

流程圖,流程圖,病例


圖1-1.病例篩選流程圖逡逑Figure.1-1邋Study邋flowchart.逡逑25逡逑

影像,分析流程,影像


逑3.影像組學(xué)分析流程逡逑影像組學(xué)分析流程見(jiàn)圖1-2,包括①CT圖像獲取,②腫瘤體積分割,③影像逡逑組學(xué)特征提取,④特征篩選及影像組學(xué)分類器構(gòu)建(詳見(jiàn)統(tǒng)計(jì)分析部分)。逡逑CT邋Images邋^邋Segmentation邐Volume邋of邋Interest邋^逡逑lr邋^邋ilr邋^邋iH邋m邋■逡逑mBiiig邋11逡逑^^atureEMor^l邋MM逡逑■4;W,S三=■逡逑圖1-2影像組學(xué)分析流程逡逑Figure邋1-2.邋The邋process邋of邋radiomics逡逑首先從PACS邋(Carestream)中將層厚為5mm的動(dòng)脈CT圖像導(dǎo)出(DICOM格逡逑式),并導(dǎo)入至3D-slicer開(kāi)源軟件(4.6版本,http://www.slicer.org)。在CT圖像上,逡逑食管壁厚度>5mm的區(qū)域視為腫瘤區(qū)域。由1名放射科醫(yī)生(具有8年的胸部影逡逑像診斷工作經(jīng)驗(yàn),告知為食管淲癌患者,但不知曉患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況)采用逡逑手動(dòng)分割方法,逐層勾畫(huà)腫瘤區(qū)域。勾畫(huà)時(shí)因避開(kāi)食管腔內(nèi)內(nèi)容物如氣體、水逡逑和腫瘤周圍脂肪、血管的干擾,同時(shí)避免將鄰近管腔側(cè)的腫瘤壞死區(qū)納入腫瘤逡逑區(qū)域。最后采用閾值程序去除CT值小于-50HU以及大于300HU的像素區(qū)域

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本文編號(hào):2741814

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